电动多旋翼植保无人机升力特性综合测评方法

升力特性是电动多旋翼植保无人机性能测试的重要参数之一。为了实现对电动多旋翼植保无人机升力特性的性能检测,针对不同型号、不同规格的电动多旋翼植保无人机在评价过程中存在无统一的评价指标问题,该文提出了一种半系留式电动多旋翼植保无人机升力特性的测试与评价方法,包括性能检测平台、升力特性测试方法及指标、升力特性的评价方法。为了验证方法的可行性,对3种不同机型(分别为四旋翼机型Ⅰ、六旋翼机型Ⅱ、八旋翼机型Ⅲ)进行了升力特性指标的性能测试试验。试验结果表明:3种机型在功率载荷、重量效率、热效比等方面有较大差异,功率载荷最好的机型Ⅲ比最差的机型Ⅰ大7.6 m N/W,重量效率最好的机型Ⅰ比最差的机型Ⅱ大0.33,热效比最好的机型Ⅲ比最差的机型Ⅱ大10.5 N/℃,反映出3种机型在设计过程中整个动力系统效率、机型整体结构和材料选择上的差异,从而在整机作业性能上表现出差异。在上述指标测试的基础上,结合无人机动力系统数学模型,提出了运用功率载荷、重量效率和热效比进行电动多旋翼植保无人机升力特性综合评价的评分方法,对上述3种机型进行综合评分的结果为:机型Ⅲ机型Ⅰ机型Ⅱ,该结果表明所提出的评价方法能有效对不同类型电动多旋翼植保无人机的升力特性进行综合评判。该文所给出的测试与评价方法,不仅能用于电动多旋翼植保无人机性能的评测,还能为机型性能的进一步改进提供参考。     

大数据在精准农业上的应用

精准农业是农业现代化的必由之路,现代急剧膨胀的农业数据和大数据技术的发展为精准农业的发展提供了一种新的方法,成为引领精准农业发展的一支重要力量。首先介绍了大数据的定义及获取方式,同时针对当前农业领域存在的一些问题,引入了精准农业的概念,并介绍了其来源与发展条件,将农业产业链与大数据应用结合起来,解析大数据实现精准农业的过程,并剖析了中国农业大数据应用方面所存在的问题。     

基于无人机高光谱遥感的柑橘患病植株分类与特征波段提取

目的 结合传统与现代农业病虫害监测的优缺点，探索通过无人机高光谱遥感技术检测出患病的柑橘植株、通过人工田间调查方式判断其患病种类及患病程度的病虫害监测方法。方法 使用无人机获取原始高光谱图像，经过光谱预处理和特征工程后，采用连续投影算法提取对柑橘患病植株分类贡献值最大的特征波长组合，基于全波段使用BP神经网络和XgBoost算法、基于特征波段使用逻辑回归和支持向量机算法，建立分类模型。结果 基于全波段的BP神经网络和XgBoost算法的ROC曲线下面积(Area under curve，AUC)分别为0.883 0和0.912 0，分类准确率均超过95%；提取出698和762 nm的特征波长组合，基于特征波长使用逻辑回归和支持向量机算法建立的分类模型召回率分别达到了93.00%和96.00%。结论 基于特征波长建模在患病样本分类中表现出很高的准确率，证明了特征波长组合的有效性。本研究结果可为柑橘种植园的病虫害监测提供一定的数据和理论支撑。     

基于边缘检测和区域定位的玉米根茎导航线提取方法

基于玉米根茎图像信息，提出一种基于边缘检测和区域定位的玉米根茎导航线提取方法。首先，利用最大类间方差法自动分割2G-R-B灰度图像，得到二值化图像，结合形态学处理、位置/面积去噪方法提高二值化图像质量，对去噪图像按列累加得到列像素累加曲线；针对传统方法得到的特征点中伪特征点较多的问题，引入高斯滤波器平滑累加曲线，并运用极值法减少玉米根茎伪特征点的干扰，在提取玉米茎秆边缘直线时，提出基于最远茎秆成像宽度的双侧边缘判别思路，通过扫描每条边缘直线的四边形封闭邻域有效剔除伪边缘直线；最后，根据边缘直线二次定位玉米的根茎区域范围，并剔除伪特征点，采用最小二乘线性拟合方法准确提取导航线。试验表明，本文算法处理一幅1280像素×720像素图像耗时约236ms，特征点拟合准确率为92%。与传统方法相比，本文算法精度高、实时性好，在缺苗、杂草较多和株距不标准的情况下仍具有较强的鲁棒性。     

农药自动混药装置的研究现状与展望

目前,我国农作物病虫害防治主要依靠施用农药,现有的大多数农药剂型需要加水稀释,配制成一定浓度后再施用。近年,我国农业航空迅速发展,对农业航空的智能化农业机械装备的需求变得非常迫切。系统总结了农药自动混药装置类型以及农药自动混药装置特点,通过对农药自动混药装置研究发展概况分析,阐明了国内农药自动混药装置所存在的问题,展望未来农药混药装置的发展趋势,为后续的研究方向奠定基础。     

柑橘黄龙病热空气快速处理温度场分布特性试验研究

针对柑橘黄龙病自然热罩热处理存在的处理周期长、效率低、对自然条件依赖大、处理罩内温差过大等不足,提出了一种柑橘黄龙病热空气快速处理方法。为解决热空气快速处理时罩内温差过大的问题,搭建了柑橘黄龙病热空气快速处理温度场分布特性试验平台,研究了有无回风道、风速、热空气入口位置、热空气出口位置、入风口热空气温度对处理罩内温度场分布的影响。试验结果表明:风速、热空气入口位置、热空气出口位置、入风口热空气温度对处理罩内各截面温度场均有显著影响(P0.05);回风道不仅能使处理罩内温度场更均匀,而且能够降低能耗。通过试验得出柑橘黄龙病快速热空气处理的优选参数为:有回风道,风速14.5 m/s,热空气入口位于处理罩下层,热空气出口位于处理罩上层,且与入口呈90?,入风口热空气温度90℃。在该优选参数下,处理罩内温度从32℃上升到48℃,耗时约为9 min,处理罩内的温度极差为3.9℃,比非优选参数下罩内的温度极差相比下降了14.1℃。并在此参数下对柑橘黄龙病进行快速热空气处理田间试验,处理后病菌浓度平均降低80.28%。研究结果为黄龙病热空气规模化处理设备的优化设计提供参考。     

基于Kinect V3的单株作物自动化三维重建与验证

为高效、精确地对单株作物进行三维重建,以点云方式无损测量作物表型信息,该研究提出一种基于Kinect V3深度相机的三维重建系统。使用步进电机搭建了一个旋转台,并将旋转台面设计成多颜色同心圆,利用同心圆计算平面法向量及圆心两特征信息,用于点云水平校准以及获取点云间的旋转平移矩阵;将Kinect V3采集的多视角点云变换到同一坐标系下,并结合裁剪迭代最近点（Trimmed Iterative Closest Point,TrICP）算法实现了多视角点云的粗配准与精配准,完成了作物三维重建。为检验该研究的三维重建效果,选取菜心、黄瓜苗为试验对象,与多视图立体视觉-运动恢复结构（Multi-View Stereo and Structure From Motion,MVS-SFM）算法重建点云进行对比,并提取叶面积参数与人工测量值进行比较。结果表明,两种方法下重建后的菜心点云间平均距离误差为0.59 cm,黄瓜苗点云间平均距离误差为0.67 cm,具有较高的相似度,而相较于MVS-SFM算法,该研究提出的方法的重建速度提高了约90%;该研究提出的方法所重建点云,菜心叶面积提取与标准参考值相对误差均值为5.88%,均方根误差为3.83 cm2,黄瓜苗叶面积提取与标准参考值相对误差均值别为6.50%,均方根误差为2.08 cm2,都显现出较高的准确性。该研究提出的方法能对单株作物进行快速三维重建,能有效提取叶面积参数,可为作物育种、栽培和农业生产提供高效技术手段和数据支持。     

植保无人飞机对4种棉花喷施脱叶催熟剂的效果研究

目的 研究棉花收获前植保无人飞机喷施脱叶催熟剂的效果。方法 使用植保无人飞机以22.5 L·hm^-2的施药液量喷施采收前30 d的棉花‘金棉18#’、‘北泉9#’、‘植金13#’和‘合信47#’,以人工机械喷雾(施药液量450 L·hm^-2)为对照,测试4种棉花冠层中的雾滴覆盖率;于药后4、7、14和21 d分别进行脱叶和吐絮效果调查,计算不同棉花品种的脱叶率和吐絮率;检测4种棉花的纤维品质和产量构成因子(铃质量、衣分)。结果 雾滴覆盖率在4种棉花品种中均呈现出上部冠层显著高于中下部冠层的规律,且植株越高,中下部冠层的雾滴覆盖率越低;除‘合信47#’人工喷雾处理的吐絮率没有达到机采棉采收标准外,其余处理的脱叶率和吐絮率均达到了机采棉的采收标准;4种棉花品种的纤维品质和产量构成因子(铃质量、衣分)均不受施药器械的影响。结论 植保无人飞机可作为棉花采收前喷施脱叶催熟剂的施药器械。     

基于自适应升温模拟退火算法的农业机器人全区域覆盖策略

目的 提出一种复杂农田环境下农业机器人全区域覆盖策略,以便合理规划农业机器人的工作遍历路径。方法 根据农田实际生产环境定义农业机器人复杂工作环境模型,并在此基础上建立一级分区与二级分区的概念。引入遗传算法变异操作的思想,建立基于贪婪机制的模拟退火算法优质可行解生成方法;建立解集多样性的概念,设计基于自适应升温的模拟退火算法改进方法,以此求解分区间的最佳遍历顺序问题。通过A*算法与八邻域搜索法相结合进行农业机器人跨区域衔接路径规划,依此,实现机器人覆盖全区域。结果 仿真结果表明,改进的模拟退火算法所规划的路径长度分别比传统遗传算法和模拟退火算法减少了14.7%和10.1%,收敛时的迭代次数分别减少9.8%和59.1%;农业机器人全区域覆盖仿真试验中遍历路径重复率为14.86%。高地隙喷药机器人现场遍历试验中,路径重复率为15.83%。结论 研究结果可为农业机器人在复杂农田环境中全遍历覆盖提供研究思路。     

美国农业航空技术现状和发展趋势分析

美国是目前农业航空装备技术最先进、应用最广泛的国家,农业航空服务组织体系完善,航空施药作业规范,施药部件系列齐全.一些精准农业技术手段如GPS自动导航、施药自动控制系统、各种作业模型已步入实用阶段,作业精准、高效,对环境的污染低.随着精准农业的发展,航空遥感技术、空间统计学、变量施药控制等技术也用于美国农田产量监测,植物的水分、营养状况、病虫害监测.提出了为改善目前技术存在的不足,提高数据准确性和生产效率,需解决的主要技术问题和研究热点,包括:图像实时处理技术、多传感器数据融合技术、航空变量喷洒技术.